Projeto: “Uso de Processamento de Linguagem Natural para otimização da gestão Farmacêutica em um hospital público”

Bolsa: BDCTI-I (FAPEMIG) | Valor: R$ 7.192,00/mês | Duração: 4 meses

Objetivo da equipe: Desenvolver um assistente virtual baseado em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para melhorar a gestão de estoques e insumos farmacêuticos.

Sua Missão: Liderar a experimentação e o ajuste (fine-tuning) de Grandes Modelos de Linguagem para interpretar perguntas em português e gerar consultas a bancos de dados (Text-to-SQL) com alta precisão.

Requisitos Essenciais:

• Experiência prática demonstrável no ciclo de fine-tuning de LLMs (preparação de dados, treinamento, avaliação).

• Proficiência em Python e em um dos principais frameworks de Deep Learning (PyTorch ou TensorFlow).

• Familiaridade com o ecossistema Hugging Face.

• Sólida compreensão de métricas para avaliar modelos de geração de texto/código.

O que nos impressionará (Diferenciais):

• Experiência específica em tarefas de geração de código (Text-to-SQL, Text-to-Python, etc.).

• Conhecimento em técnicas de fine-tuning eficientes como LoRA/QLoRA.

• Portfólio com projetos de PLN ou LLMs (e.g., GitHub, artigos publicados).

Caso se interesse, mande um email para raphael.aguiar@gmail.com

Vaga ficará divulgada até o preenchimento.